多波段遥感图像
061123班丁建平20121001629
1.多波段遥感图像最初分发时，通常采用那三种数据存贮格式？经过处理后计算机中常用的图像存贮格式又有哪些？
BSQ(Band sequenti)：是一种按照波段顺序依次排列的数据格式；
BIP（Band interleaved by pixel）：每个像元按照波段次序交叉排列；
BIL(Band interleaved by line) ：逐行按波段次序排列的格式。
在计算机中常见的图像存储格式：
TIFF：标签化图像文件格式（TIFF）是Aldus公司与微软公司合作开发的一个多用途可扩展的用于存贮栅格图像的文件格式。
BMP：为Windows内图像的标准标准格式，以二维数组来表示。
2.比较监督分类与非监督分类的优缺点。
根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。监督分类的关键是选
择训练场地。
监督分类法优点是：简单实用，运算量小。缺点是：受训练场地
个数和训练场典型性的影响较大。受环境影响较大，随机性大。训练场地要有
代表性，样本数目要能够满足分类要求。
非监督分类优点是：
事先不需要对研究区了解，减少人为因素影响，减少时间，降低成本。不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。
缺点是：
运算量大。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类
效果好。
3.分别描述1种监督型和非监督型分类算法原理。
平行管道分类算法原理：对图像中每个像素的光谱响应曲线进行相似性比较，如果落到某一类平行管道阀值范围内，则划分到该类别;如果落到多个类中，则将这个像元划分到最后匹配的类别;落不到任何管道中，则标识为未分类。
非监督分类算法：K-均值算法，ISODATA分类算法
K-均值算法原理：通过迭代，移动各个基准类别的中心，直至得到最好的聚类结果为止。使得聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小。
TM影像各波段介绍
TM影像各波段介绍 1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等. 2.TM2 0.52-0.60um,绿波段,对健康茂盛植物的反射敏感,对力的穿透力强,用于探测健康植物绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种和反映水下特征. 3.TM3 0.62-0.69UM ,红波段,叶绿素的主要吸收波段,反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率,其信息量大多为可见光最佳波段,广泛用于地貌,岩性,土壤,植被,水中泥沙等方面. 4 .TM4 0.76-0.96UM 近红外波段,对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量,水域测量. 5.TM5 1.55-1.75UM,中红外波段,处于水的吸收波段,一般1.4-1.9UM内反映含水量,用于土壤湿度植物含水量调查,水分善研究,作物长势分析,从而提高了区分不同作用长势的能力.易于反映云与雪. 6.TM6 1.04-1.25UM热红外波段,可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,进行热制图. 7.TM7 2.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物. 二.类型提取: 1.城市与乡镇的提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM4 2.乡镇与村落:TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM5 3.河流的提取:TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM4 4.道路的提取：ＴＭ６－（ＴＭ１＋ＴＭ２＋ＴＭ３＋ＴＭ４＋ＴＭ５＋ＴＭ７） 三．光谱差异 ＴＭ１居民地与河流菜地不易分开． ＴＭ２居民地与河流菜地不易分 ＴＭ３乡村与菜地不易分 ＴＭ４农田与道路不易分，乡镇，道路，河滩易浑． ＴＭ５县城与农田不易分 ＴＭ６村庄与河流易混．
遥感数据特征
常用遥感数据特征总结 按照遥感平台类型，遥感技术可以分为航宇遥感、航天遥感、航空遥感、地面遥感四类。其中航天遥感平台发展最快，应用最广。很据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。不同的卫星系列所获得的遥感数据有着不同的特征，常常应用于不同的应用领域，在进行检测研究时，常常根据不同的卫星资料特点，选择不同的遥感数据。下文简单总结了几种常用的航天遥感数据特征。 1 气象卫星系列 气象卫星是最早发张起来的环境卫星。从1960年美国发射第一颗实验性气象卫星（TIROS）以来，已经有多种实验性或者业务性气象卫星进入不同轨道。气象卫星资料已经在气象预报、气象研究、资源调查海洋研究等方面显示出了强大的生命力。 气象卫星主要有以下几种系列：60年代——TIROS系列、ESSA系列、Nimus 系列；70年代——ITOS系列、NOAA系列、SMS系列、GOES系列、MeteopII、GMS、Meteosat；80年代后，主要以NOAA系列为代表。我国的气象卫星发展比较晚，FY-1是我国发射的第一颗1988年9月7日发射成功。气象卫星主要有以下特征。 （1）轨道。气象卫星轨道可以分为两种，低轨和高轨。低轨是近极低太阳同步轨道，简称极地轨道，轨道高度800~1600km，南北向绕地球运转。对东西宽约2800km的带状地域进行观测，由于与太阳同步，使卫星每天在固定的时间经过每个地方的上空，资料获得时具有相同的照明条件。高轨是指地球同步轨道，轨道高度36000km左右，相对于地球静止，能够观测地球1/4的面积，有3—4颗卫星形成观测网，对某一固定地区，每隔20~30min获取一次资料，由于它相对于地球静止，可以作为通讯中继站，用于传送各种天气资料。 （2）短周期重复观测。地球同步卫星观测周期为0.5小时一次，极轨卫星为约为0.5~1天/次，时间分辨率较高。有助于对地面快速变化的动态检测。 （3）成像面积大，有助于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。 （4）资源来源连续、实时性强、成本低 NOAA系列。 NOAA-11卫星：发射日期1988年9月24日，正式运行日期1988年11月8日，轨道高度841公里，轨道倾角98.9度，轨道周期：101.8分。 NOAA-12卫星：发射日期1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度804公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.1分。 NOAA-14卫星：发射日期1994年12月30日，正式运行日期1985年4月10日，轨道高度845公里，轨道倾角99.1度，轨道周期101.9分。 NOAA-15卫星：发射日期1998年5月13日，正式运行日期1998年12月15日轨道高度808公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.2分。 NOAA-16卫星：发射日期2000年9月12日，正式运行日期2001年3月20日，轨道高度850公里，轨道倾角98.9度，轨道周期102.1分。
遥感考试
个人总结，仅供参考 一、名词解释： 1、多波段图像：传感器能根据波长分成多个波段分别记录形成多波段图像 2、太阳同步轨道：是指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角，不随地球绕太阳公转而改变的轨道。 3、BRDF：二向反射指随着太阳入射角和观测角度的变化，物体表面的反射有明显的差异。 4、图像增强：遥感图像增强是为特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。 5、图像变换：图像变换是图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间（如频率域，图像能量集中分布在低频率成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上）或称为变换域。 6、高光谱遥感：光谱分辨率在10-2μm的遥感信息称之为高光谱（Hyperspectral）遥感。 7、方位分辨率：在航向（方位向）上，能分辨出的两个目标的最小距离称为方位分辨率。 8、距离分辨率：垂直于飞行方向称为距离向，在地面上距离向上可以分辨的两目标之间的最短距离就是侧视雷达图像的距离分辨率。 9、激光雷达：以飞机或卫星作为观测平台，以激光扫描测距为传感器，实时获取地球表面的三维空间信息。 10、航空相片的主比例尺：是摄像机焦距f与设计航高或飞行时摄像机中心高度H的比值 11、采样、量化：将空间上连续的景物或图像在x和y方向上以一定的采样间隔进行离散化过程，称为采样。量化就是把采样过程中获得的像元平均辐射亮度值，按照一定的编码规则划分为若干等级，这种离散化的过程叫量化。 12、植被指数与LAI：①单位水平地面面积上所有叶子表面积的总和，它的含义是所有叶子的外部表面面积。②单位水平地面面积上单面叶面积的总和；单位地面面积上总叶面积的一半③单位水平地面面积上所有叶子投影面积的总和。 13、遥感图像的分类特征：遥感分类特征就是能够反映地物光谱信息和空间信息的变量。如多波段图像的每个波段及其处理结果（主成分、比值等）。 14、监督与非监督分类：非监督分类是指在没有先验类别知识的情况下，根据图像本身的统计特征对图像所有像元进行分类。其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。其类别的属性是通过分类结束后实地调查或其他资料确定的。 监督分类是遥感图像上地物的类别已知的前提下，在已知类别的训练场地上提取各类别的训练样本，通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则把图像中各个像元划归到相应的类别中去的分类方法。 15、点扩散函数：一个点光源通过成像系统后形成的二维点光源图像光学术语中脉冲响应被称为点扩散函数PSF 二、基本参数： 1、TM图像的空间分辨率为30m，6波段的空间分辨率120m，ETM+第6波段的空间分辨率60m，spot5的多光谱图像的空间分辨率10m，全色波段未经处理的空间分辨率5m 2、按照探测电磁波的工作波段分类遥感分为可见光遥感、红外遥感、微波、激光遥感等。 3、陆地遥感卫星轨道的四大特点：近圆形的轨道、近极地的轨道、轨道与太阳同步、可重复轨道。 4、太阳辐射的峰值的波长为0.5um，地球辐射峰值的波长为10um。 5、传感器的扫描方式为线性扫描方式、掸扫式扫描、推扫式扫描 6、卫星轨道可由6个参数来确定，分别是升交点赤经Ω、近地点角距ω、轨道倾角i、卫星轨道的长半轴a、卫星轨道的偏心率e、卫星过近地点时刻T 7、两种同步卫星是指地球同步卫星、太阳同步卫星。
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析 【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。 【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法 0 引言 彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。 1 授课内容 假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。 1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成 图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据） 图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。 1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。 图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据） 图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。 1.3 授课需特别讲明的问题 1.3.1 光学和数字假彩色合成原理区别 遥感图像彩色合成处理的对象或基础是多波段遥感图像，单波段图像是地物在此波长范围内的反射波谱特性的直观显示，关键是如何理解对模拟图像的光学图像处理时和对数字图像的计算机处理时不同显示方式的表象和实质。 光学图像处理：处理对象是模拟图像，每一单波段图像可视为一张像片或一张透明正片。 反射率高的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度低，色调浅；在银盐感光材料的片基上（正像）、（透明正片），银粒密度低，透光率高；合成时混入所配的某一原色光的量多。 反射率低的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度高，
IKONOS卫星 遥感影像解译数据 的 波段简介
IKONOS卫星遥感影像解译数据的波段 IKONOS卫星影像
IKONOS卫星简介 IKONOS为美国DigitalGlobe公司的高分辨率遥感卫星，于1999年09月24日发射，其影像分辨率达0.82米，为全球首颗提供1米以下分辨率的商用光学卫星，揭开了高分辨率卫星影像的时代。 IKONOS卫星基本参数 卫星遥感数据分类： 一、卫星分辨率 1.0.3米：worldview3、worldview4 2.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A
3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号 4.0.6米：quickbird、锁眼卫星 5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号 6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星 7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星 8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米 9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星 10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米 二、卫星类型 1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。 2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星 三、卫星国籍 1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星 2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6 3.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等 4.德国：terrasar-x、rapideye 5.加拿大：radarsat-2 四、卫星发射年份 1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米) 2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot1 3.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos 4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos 5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星
遥感数据的波段运算
遥感数据的波段运算 一、波段运算（Band Math） Band Math TM功能允许你处理导致单个波段输出的复杂表达式。这些数学表达式也可以 应用于一个多波段文件中的所有波段，providing “File Math”。 关于使用波段运算的更多信息，请参阅ENVI Programmer’s Guide 第 29 页的 “Band Math Basics”。 1．可利用的波段运算功能（Available Band Math Functions） Band Math 功能为用户提供一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它 的图像处理系统中获得的。该功能的能力与 IDL 语言的能力直接相关。可用的函数包括但 不仅限于表 4-2 中列出的数学表达式。 表 4-2: 一些可用的波段运算函数。 Series and Scalar 数学三角函数其它波段运算选项加（+）正弦（sin（x））关系运算符（EQ、NE、LE、LT、 GE、GT） 减（-）余弦（cos（x））逻辑运算符（AND、OR、XOR、 NOT） 乘（*）正切（tan（x））类型转换函数（byte， fix， long， float， double， complex）除（/）反正弦（asin（x））IDL 返回数组结果的函数最小运算符（<）反余弦（acos（x））IDL 返回数组结果的程序 最大运算符（>）反正切（atan（x））User IDL 函数和程序 绝对值（abs（x））双曲正弦（sinh（x））
平方根（sqrt（x））双曲余弦（cosh（x）） 指数（^）双曲正切（tanh（x）） 自然指数（exp（x）） 自然对数（alog（x）） 以10为底的对数（alog10 （x）） 注意 一些有效的 IDL 表达式要求整个输入数组存在于内存中，它可以不必与 ENVI tiling 操作相兼容。 2．Band Math 对话框 （1）. 选择Basic Tools > Band Math. 将出现 Band Math 对话框。假如运算结果是一个二维数组，它将接受任何有效的 IDL 数学表达式、函数或程序。 （2）. 在标签为 “Enter an expression:” 的文本框内，输入变量名（将被赋值到整个图像波段或可能应用到一个多波段文件中的每个波段）和所需要的数学运算符。 变量名必须以字符 “b” 或 “B” 开头，后面跟着 5 个以内的数字字符。 实例： 若你想计算三个波段的平均值，则在文本框“Enter an expression:”内输入数学方程式：（float（b1）+float（b2）+float（b3））/3.0 这时，变量b1、b2自动跳入”Previous band math expression”对话框中，可以输入到文本框中。该表达式中使用的三个变量，“b1” 是第一个变量，“b2” 是第二个变量，“b3” 是第三个变量。注意，在本例中，IDL 的浮点型函数用来防止计算时出现字节溢出错误。（3）. 输入一个有效的表达式被输入，点击 “OK”处理。
遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究_虢建宏
第10卷 第2期2006年3月 遥 感 学 报 J OURNAL OF REMOTE SENSI N G V o.l 10,N o .2M ar .,2006 收稿日期:2004-08-24;修订日期:2004-12-29 基金项目:江苏省高技术研究项目/水稻冠层养分高光谱遥感数字信息采集关键技术研究(BG2004321)0。 作者简介:虢建宏(1971) ),男,南京大学地图学与地理信息系统在读硕士。现从事高空间分辨率遥感与高光谱分辨率遥感研究。E-m a i :l gj h@ci c .ts i nghua .edu .cn 。 文章编号:1007-4619(2006)02-0151-09 遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究 虢建宏1 ,田庆久1 ,吴昀昭 2 (1.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏南京 210093;2.南京大学地球科学系,江苏南京 210093) 摘 要: 阴影是遥感影像的基本特征之一,它使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰,而去除阴影一直是遥感影像处理的难题。从研究遥感影像阴影产生机理出发,提出了一种多波段检测阴影的方法和基于能量信息补偿去除阴影的理论模型。通过I KONO S 影像进行方法与模型验证,真实再现阴影区地物特征,增加影像信息量,提高数据质量。 关键词: 遥感;阴影检测;阴影去除;模型;I KONO S 中图分类号: TP751.1 文献标识码: A Study onM ultispectral Detecti ng Shado w A reas and A TheoreticalM odel of R e m ovi ng Shado w s fro m R e m ote Sensi ng I mages GUO Jia n -hong 1 ,T I AN Q i ng -jiu 1 ,WU Y un -zhao 2 (1.In te rnationa l In stit u tefor Ea rt h Sy ste m S cience ,Nanjin g University ,Jia ng su N a n ji ng 210093,C hina ; 2.D e part m ent of E art h Sciences ,N anjin g Un i ve rsit y,J i angsu Nanjin g 210093,Ch i na ) Abstract : G enerall y ,there are t wo contents of detecti ng shado w areas and elm i i nati ng shado ws i n re mov i ng shado w s of re mote sensi ng m i ages .I n this study ,the concl usi on was dra wn fr o m the for m i ng mec ha n is m o f re mote se nsing m i ages and the reflect i on spectral characteristic o f surface ob j ects ,which are the datum of gree n band hav i ng very hi gh correlat i on w it h that of bl ue band ,and the shado ws of green band bei ng obviousl y stronger t han that of blue band .The reduced(d i v i ded)m i age derived fr o m gree n band subtracte d fro m (di v i ded by)bl ue band ,can be used to detect shado ws w it h threshold value ,due to the more differences bet wee n shado w areas a nd non -shado w areas i n it .Th ismethod o f detecti ng shado ws is related to variat i ona l reflectance of the sa m e ob j ect . I n addition ,the prec i si on of detecti ng shado ws w it h H istogra m threshold value i n near -i nfrared band is h i gher than the other .s .Thism ethod of detect i ng shado ws is related to the reflectance of surface objects .M ultispectral detecting shado w is the co mb i nation o f the t wo m ethods .Shado w is sheltered by the objects hi gher than the ground fro m d irect irrad i ance ,the lost i nfor m ation i s direct irradiance m ai n l y ,which is co mpensated ,then the shado ws could be re moved .I n this paper ,a theoretical mode,l wh i ch w as based on the radiati on transfer theory to calcul ate the proportions of d irect irrad i ance ,diffuse irradiance and e nv iron m ent irradiance ,w as put for ward to re move shado ws thr ough co mpensati ng direct irradiance .F inall y ,the m ethod and the m odel w ere validated usi ng the I KONOS m i ages ,and the resultsw ere tur ne d up tru m ps .K ey words : re mote sensi ng ;shado w detect i on ;shado w re m ova;l m ode;l I KONO S
基于信息量遥感图像最佳波段选择
《基于信息量遥感图像最佳波段选择研究》简介开始：基于信息量遥感图像最佳波段选择研究摘要：本文介绍基于信息量最佳波段选择中的单波段信息特征量、相关性系数、熵和联合熵、最佳指数、协方差矩阵特征值、波段指数的计算方法及特点，以石家庄市的TM影像为例，分析单波段信息特征量，相关性，最佳指数法，找出了最佳波段组合为1、4、5。关键词：信息量，最佳指数，波段指数，最佳波段组合。1引言随着空间技术，数字图像处理技。。此内容文章属于《工业论文→ 电子论文》栏目，以上内容为《基于信息量遥感图像最佳波段选择研究2011-6-8 4:25:20》简单介绍，正文正式开始》》》 基于信息量遥感图像最佳波段选择研究 摘要：本文介绍基于信息量最佳波段选择中的单波段信息特征量、相关性系数、熵和联合熵、最佳指数、协方差矩阵特征值、波段指数的计算方法及特点，以石家庄市的TM影像为例，分析单波段信息特征量，相关性，最佳指数法，找出了最佳波段组合为1、4、5。 关键词：信息量，最佳指数，波段指数，最佳波段组合。 1 引言随着空间技术，数字图像处理技术和计算机技术的不断发展，遥感技术得到突飞猛进的发展多光谱和高光谱技术的出现，是21世纪遥感技术的发展前沿和当今世界遥感关注的焦点之一，多光谱遥感数据的最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分，直接影响到目视解译和研究对象的信息提取。目前遥感图像解译在相当的程度上仍依赖于目视解译．由于人眼对彩色比较敏感且分辨能力强，故应充分利用信息丰富的彩色合成图像进行目标判读．一般的数字图像处理系统都采用三色合成原理形成彩色图像，即在3个通道上安置3个波段图像，然后分别赋以红、绿、蓝色，叠合在一起形成彩色图像[1]。因此，如何从遥感提供的多光谱数据中快速、准确选取最佳波段，以便于图像的目视解译和信息的有效提取，是遥感数字图像处理的关键问题之一。本文是基于TM图像信息量的最佳波段选择。 通常选择最佳波段的原则有3点[2]：(1)所选的波段信息量要大；(2)波段间的相关性要小；(3)波段组合对所研究地物类型的光谱差异要大。那些信息含量多、相关性小、地物光谱差异大、可分性好的波段组合就是最佳组合，据此，可以认为相关性较强的波段组合在一起不会是最佳组合，高光谱遥感数据波段间的存在着不同程度的信息量重复和冗余。 一般选择波段的主要依据是：波段辐射量的方差应尽可能大，因为方差的大小体现了所含信息的多少，但由于地物在各波段的辐射特性之间存在相关性，用3个方差最大的波段合成的效果并不一定能获得更多的信息。当三者相关性很强时，各波段所包含的信息之间有可能出现大量的重复和冗余。因此，选择三个波段进行组合时，必须同时考虑方差要大而相关性要小这样两个条件[3]。 2 最佳波段选择的理论模型[4] 目前应用比较广泛的选取方法有各波段信息量的比较、波段间相关性比较、最佳指数法（OIF）、各波段数据的信息熵和联合熵、协方差矩阵特征值法、波段指数法。 2.1单波段信息量的比较根据遥感图像各波段包含的信息量进行数值评价来选择波段是进行波段组合的第一步[5]。通过分析，可以确定哪几部分或哪几个波段(即波段子集)包含信息量的多少。各波段的标准差反映了图像各像元灰度值与平均值总的离散度，一定程度上反映了各波段的信息量，其值越大，所包含的信息量越大。TM 图像各波段所包含的地物信息量，一般采用该波段图像覆盖的辐
遥感影像的波段组合及用途
高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。 若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚； 若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况； 若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像； 若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。 遥感影像时相的选择 : 遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同一地物不同地域间的差异。例如解译农作物的种植面积最好选在8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。 高分辨率影像的选择 : 分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT 影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW一3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD 等。法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。SPOT 一5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。卫星遥感传感器和遥感数据处理技术发展很快，一些传感器的立体观测，各类遥感数据分辨率的提高，为遥感影像解译标志和遥感影像信息模型的开发、研究提供了有利条件，为快速和精确地进行解译提供了便利。 ETM+遥感不同波段的用途 741 741波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。 742 1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：10万TM7、4、2假彩色
多波段遥感图像
061123班丁建平20121001629 1.多波段遥感图像最初分发时，通常采用那三种数据存贮格式？经过处理后计算机中常用的图像存贮格式又有哪些？ BSQ(Band sequenti)：是一种按照波段顺序依次排列的数据格式； BIP（Band interleaved by pixel）：每个像元按照波段次序交叉排列； BIL(Band interleaved by line) ：逐行按波段次序排列的格式。 在计算机中常见的图像存储格式： TIFF：标签化图像文件格式（TIFF）是Aldus公司与微软公司合作开发的一个多用途可扩展的用于存贮栅格图像的文件格式。 BMP：为Windows内图像的标准标准格式，以二维数组来表示。 2.比较监督分类与非监督分类的优缺点。 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。监督分类的关键是选 择训练场地。 监督分类法优点是：简单实用，运算量小。缺点是：受训练场地 个数和训练场典型性的影响较大。受环境影响较大，随机性大。训练场地要有 代表性，样本数目要能够满足分类要求。 非监督分类优点是： 事先不需要对研究区了解，减少人为因素影响，减少时间，降低成本。不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。 缺点是： 运算量大。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类 效果好。 3.分别描述1种监督型和非监督型分类算法原理。 平行管道分类算法原理：对图像中每个像素的光谱响应曲线进行相似性比较，如果落到某一类平行管道阀值范围内，则划分到该类别;如果落到多个类中，则将这个像元划分到最后匹配的类别;落不到任何管道中，则标识为未分类。 非监督分类算法：K-均值算法，ISODATA分类算法 K-均值算法原理：通过迭代，移动各个基准类别的中心，直至得到最好的聚类结果为止。使得聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小。
遥感影像成图步骤—以ETM为例
理塘-德巫断裂卫星影像地图制作（1:10万） ——以ETM数据为例 一、主流处理软件对比介绍 ENVI，ERDAS，PCI 软件功能不作具体说明，ENVI和ERDAS较为主流，各个软件各有自己的优缺点，比如ENVI中提供的数据融合方法就没有ERDAS中的多，ERDAS(破解版)中无法做DEM提取工作；ENVI的影像波段显示和数据操作较为简便，菜单功能有很多重复；PCI破解版本较低。另外，每个软件对不同类型的卫星遥感影像可能有各自的处理模块，所以也不能绝对就以某一类软件为主，如果遇到一些问题，一类软件解决不了，可以尝试用另一类软件。如在中科院网站下载的ＥＯＳ原始卫星数据打不开，用ＰＣＩ就能打开，然后转换成ENVI STANDSRD格式或者ERDAS IMAGINE格式，即可处理了。最后，哪种能免费下载，哪种版本功能多，就用哪种吧，没的讲究。 二、数据准备（建议查看百度文库：《遥感影像的获取及处理sky》） （1）介绍 （2）来源 A https://www.360docs.net/doc/3118423239.html,/cs_cn/ https://www.360docs.net/doc/3118423239.html,/cs_cn/中科院对地中心 B https://www.360docs.net/doc/3118423239.html,/EarthExplorer/ USGS网站 C Ftp://https://www.360docs.net/doc/3118423239.html,马里兰大学FTP（Landsat 4-7数据存放于WRS2下，建议用360浏览器浏览，） 说明：A, B注册后，方可下载。USGS上的数据比对地中心要新一些，格式种类要多，有许多是经过正射矫正（Orthorectified）的数据，做图可以直接拿来用，另外，landsat 7在2003年以后的数据（SLC-off）由于卫星故障，有条带，虽然修复过，最好不用，具体说明见中科院对地中心数据下载网站。C里面数据类型丰富，包括ASTER，QUICKBIRD，EOS等等，可以作为练习数据使用。 D 下载前准备：查询数据行列号（Path/Row）以下是Landsat 7 影像行列号
常用遥感大数据和波段用途
（一）NOAA/AVHRR NOAA/AVHRR（National Oceanic and Atomospheric Administration）是低空间分辨率遥感卫星。它是美国国家海洋大气局的实用气象观测卫星，从1970年12月发射的第一颗到2002年6月24号发射的NOAA-M，30多年来共发射了17颗。NOAA卫星的轨道为太阳同步近极地圆形轨道，以确保同一时间、同一地方的上午、下午成像。轨道平均高度分别为833km和870km，轨道倾角98.7o和98.9o；是目前业务化运行最成熟的一种遥感卫星。NOAA卫星采用双星系统，即NOAA12和NOAA14在服役，它的总体参数：总重量：1421公斤；负载量：194公斤；保留余量：36.4公斤；卫星尺寸：3.71米（长）*1.88米（直径）。星载传感器有：①极精密高分辨率辐射计（AVHRR）以5个频道同时扫描大气，可获得可见光云图和红外云图，作为天气分析与预报之用。此外，红外频道的数据可用来决定若干云参数及海面温度。②泰洛斯业务垂直探测器（TOVS），这组仪器包括三个辐射计，各有不同的功能：A.高分辨率红外辐射探测器（HIRS/2）是具有20个可见光和红外频道的扫描辐射计，可以探测对流层内气温和水汽垂直分布以及臭氧总含量。B.平流层探测单元（SSU）以3个红外频道观测平流层中的气温垂直分布。C.微波探测单元（MSU）以4个微波频道观测波长0.5厘米的氧吸收带，可以穿透云层探测云下的气温垂直分布。③太空环境监测器（SEM）负责侦测太空中太阳质子、α粒子及电子通量等资料。④地球辐射收支试验（ERBE）以狭角视场和广角视场观测地球大气，可以监测太阳常数、行星反照率以及射出长波辐射等参数。TIROS-N系列卫星具有数据汇集系统（DCS），可以接收来自两千多个固定及移动观测台的资料，加以处理储存，最后再传送到地面接收站。 AVHRR为TIROS-N系列卫星最主要的仪器，它由一个8英寸口径的卡塞格伦望远镜对准地面，用一个旋转镜对地面左右扫描，望远镜的瞬时视场角为 1.3*1.3平方毫弧度，相当于星下点1.1平方公里，扫描每分钟360行，扫描角为正负55度，相当于地面2800公里。它的成像方式是光学机械扫描成像，成像幅宽为16.5km*16.5km，空间分辨率在星下点处是1100m，在远离星下点处是4000m。AVHRR具有五个探测波段，每个波段特性见下表1： 表1 波段特性
erdas多波段融合
ERDAS问题：影像的融合 图象融合 图象的分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图象的融合处理，使处理后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特性，从而达到图象增强的目的。 2张原图，其中高分辨率的黑白图的分辨率是另一张图的4倍 原图： 高分辨率黑白图 低分辨率彩色图 一由于两副原图太大，我们先各对相对应的部分进行截图，这里的操作是图象的规则分幅裁剪。 我选择的是两图左上角的部分 截取后处理的高分辨率黑白图 截取后处理的低分辨率彩色图 二再对处理过的截图进行图象几何校正 彩色图为需要校正的图象，黑白图作为地理参考的校正过SPOT图象 进行控制点的采集 得到校正后的彩色图象 三进行分辨率融合 确定高分辨率输入文件为黑白图 确定多光谱输入文件为校正后的彩色图 定义输出文件 选择融合的方法和重采样的方法 不同的融合方法得出不同的融合结果图象 1主成分变换法（principle component），它是建立在图象统计特征上的多维线性变换，具有方差信息浓缩和数据压缩的作用，可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息，常常以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一组成分来达到融合目的。具体过程：（1）对输入的多波段遥感数据进行主成分变换；（2）以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一组成分；（3）进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图象。 (主成分变换融合法得到得融合图象) 2乘积方法（mutiplicative），它是应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据，即把多波段图象中的任意一个波段值与高分辨遥感数据的乘积赋给融合以后的波段数值。 (乘积方法得到得融合图象) 3比值方法（brovey transform），是把多波段图象中的红、蓝、绿波段的数值占三波段和的
遥感影像各参数提取和运算
遥感影像各参数提取和运算 一．实验目的 1.1 熟悉使用ENVI软件的一些常用功能； 1.2 学会利用ENVI软件对遥感影像的NDVI和NDWI进行计算，对典型地物的参数信息进行提取和分析。 二．实验内容 2.1 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的2个波段的亮度温度值； 2.2 计算NDVI和NDWI； 2.3 选择水体、土壤、植被和人工建筑等典型地物，每种典型地物至少选择50个样点，提取各个样点的7个TOA反射率值、2个亮温值和2个光谱指数值； 2.4 针对各个典型地物的遥感参数进行统计分析，至少计算各个参数的Minimum, Maximum, Range and Standard Deviation，利用图表的形式对其进行专业分析。三．实验数据与实验平台 数据：LANDSAT 7 ETM+影像、p125r053_7t20001106.met 平台：ENVI 4.7软件 四．实验过程与结果分析 4.1. 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的1个波段的亮度温度值。 实验步骤： （1）计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率： Main menu →Basic Tools →Preprocessing →Calibration Utilities →Landsat Calibration→选择波段数为6的，点击 OK → Reflectance → Edit Calibration Parameters→输出文件名
图4.1.1 反射率参数设置 图4.1.2反射率转换结果图与原图对比
（7,4,3波段，左图为结果图，右图为原图） （2）转换成亮度温度值步骤： Main menu → Basic Tools → Preprocessing →Calibration Utilities → Landsat Calibration →选择波段数为2的，点击OK → Radiance → Edit Calibration Parameters→输出文件名 图4.1.3 亮度温度值参数设置
常用遥感数据和波段用途
（一）NOAA/A VHRR NOAA/A VHRR（National Oceanic and Atomospheric Administration）是低空间分辨率遥感卫星。它是美国国家海洋大气局的实用气象观测卫星，从1970年12月发射的第一颗到2002年6月24号发射的NOAA-M，30多年来共发射了17颗。NOAA卫星的轨道为太阳同步近极地圆形轨道，以确保同一时间、同一地方的上午、下午成像。轨道平均高度分别为833km和870km，轨道倾角98.7o和98.9o；是目前业务化运行最成熟的一种遥感卫星。NOAA卫星采用双星系统，即NOAA12和NOAA14在服役，它的总体参数：总重量：1421公斤；负载量：194公斤；保留余量：36.4公斤；卫星尺寸：3.71米（长）*1.88米（直径）。星载传感器有：①极精密高分辨率辐射计（AVHRR）以5个频道同时扫描大气，可获得可见光云图和红外云图，作为天气分析与预报之用。此外，红外频道的数据可用来决定若干云参数及海面温度。②泰洛斯业务垂直探测器（TOVS），这组仪器包括三个辐射计，各有不同的功能：A.高分辨率红外辐射探测器（HIRS/2）是具有20个可见光和红外频道的扫描辐射计，可以探测对流层内气温和水汽垂直分布以及臭氧总含量。B.平流层探测单元（SSU）以3个红外频道观测平流层中的气温垂直分布。C.微波探测单元（MSU）以4个微波频道观测波长0.5厘米的氧吸收带，可以穿透云层探测云下的气温垂直分布。③太空环境监测器（SEM）负责侦测太空中太阳质子、α粒子及电子通量等资料。④地球辐射收支试验（ERBE）以狭角视场和广角视场观测地球大气，可以监测太阳常数、行星反照率以及射出长波辐射等参数。TIROS-N系列卫星具有数据汇集系统（DCS），可以接收来自两千多个固定及移动观测台的资料，加以处理储存，最后再传送到地面接收站。 AVHRR为TIROS-N系列卫星最主要的仪器，它由一个8英寸口径的卡塞格伦望远镜对准地面，用一个旋转镜对地面左右扫描，望远镜的瞬时视场角为 1.3*1.3平方毫弧度，相当于星下点1.1平方公里，扫描每分钟360行，扫描角为正负55度，相当于地面2800公里。它的成像方式是光学机械扫描成像，成像幅宽为16.5km*16.5km，空间分辨率在星下点处是1100m，在远离星下点处是4000m。AVHRR具有五个探测波段，每个波段特性见下表1： 表1 波段特性